由于似乎没有任何地方提到过模拟引用的方法，例如C++就是使用一个“update”函数并传递它而不是实际变量（或者更确切地说，“name”）：

def need_to_modify(update):
    update(42) # set new value 42
    # other code

def call_it():
    value = 21
    def update_value(new_value):
        nonlocal value
        value = new_value
    need_to_modify(update_value)
    print(value) # prints 42

这对于“仅输出引用”或具有多个线程/进程的情况（通过使更新函数线程/多处理安全）非常有用。

显然，上面不允许读取值，只允许更新它。

或者，你可以使用看起来像这样的ctypes

import ctypes

def f(a):
    a.value=2398 ## resign the value in a function

a = ctypes.c_int(0)
print("pre f", a)
f(a)
print("post f", a)

因为a是一个c整数，而不是python整数，并且通过引用传递。然而，你必须小心，因为可能会发生奇怪的事情，因此不建议

Python的传递赋值方案与C++的引用参数选项并不完全相同，但实际上它与C语言（以及其他语言）的参数传递模型非常相似：

不可变的参数实际上是“按值”传递的。整数和字符串等对象是通过对象引用传递的，而不是通过复制传递的，但因为无论如何都不能在原地更改不可变的对象，所以效果很像复制。可变参数是“通过指针”有效传递的字典也通过对象引用传递，这与C的方式类似传递数组作为指针，可变对象可以在函数中的适当位置改变，很像C阵列。

（编辑-布莱尔更新了他广受欢迎的答案，使其准确无误）

我认为重要的是要注意到，目前获得最多选票的帖子（布莱尔•康拉德），虽然其结果正确，但却具有误导性，并且根据其定义，几乎不正确。虽然有许多语言（如C）允许用户通过引用传递或通过值传递，但Python不是其中之一。

大卫·库尔纳波的回答指向了真正的答案，并解释了为什么布莱尔·康拉德帖子中的行为似乎是正确的，而定义却不正确。

在Python是按值传递的情况下，所有语言都按值传递，因为必须发送一些数据（无论是“值”还是“引用”）。然而，这并不意味着Python是按C程序员会想到的值传递的。

如果你想要这种行为，Blair Conrad的回答很好。但如果你想知道Python既不是通过值传递，也不是通过引用传递的根本原因，请阅读大卫·库尔纳波的答案。

简单答案：

在类似于python的c++中，当您创建一个对象实例并将其作为参数传递时，不会复制实例本身，因此您可以从函数的外部和内部引用相同的实例，并且可以修改相同对象实例的组件基准，因此外部可以看到更改。

对于基本类型，python和c++的行为也相同，因为现在创建了实例的副本，所以外部看到/修改的实例与函数内部不同。因此，外部看不到内部的变化。

下面是python和c++之间的真正区别：

c++具有地址指针的概念，而c++允许您传递指针，这绕过了对基本类型的复制，因此函数内部可以影响与外部相同的实例，因此外部也可以看到更改。这在python中没有等价的，因此如果没有变通方法（例如创建包装器类型）是不可能的。

这样的指针在python中很有用，但不像在c++中那样有必要，因为在c++中，您只能返回一个实体，而在python中，您可以返回用逗号分隔的多个值（即元组）。因此，在python中，如果您有变量a、b和c，并希望函数持久地修改它们（相对于外部），您可以这样做：

a=4
b=3
c=8

a,b,c=somefunc(a,b,c)
# a,b,c now have different values here

这样的语法在c++中是不容易实现的，因此在c++中您可以这样做：

int a=4
int b=3
int c=8
somefunc(&a,&b,&c)
// a,b,c now have different values here

我发现其他答案相当长而且复杂，所以我创建了这个简单的图来解释Python处理变量和参数的方式。